A+ 삼성전자 상반기 신입 반도체엔지니어

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특히 양산 초기 데이터를 통해 불량 원인을 분석하여 수율을 안정화하는 일이 매력적이었습니다.
이를 통해 다양한 사람들이 하나가 되어 노력한다면 어려운 환경에서도 좋은 결과를 낼 수 있다는 것을 배웠습니다.
이를 통해 데이터 분석 시 데이터가 가진 의 미 파악이 우선이 되어야 함을 배웠습니다.
이후, 삼성전자에서 공정 데이터를 이용한 '머신러닝 기반 불량 예측 모델 제작' 실습에 참여했습니다.
불량 데이터의 의미를 파악하려면 반도체 공정에 대한 이해가 필요합니다.
상기 경험을 바탕으로 삼성전자에 입사한 이후, 반도체 공정과 데이터 특성을 꾸준히 공부하고, 이를 바탕으로 불량 원인을 분석해 수율 향상에 기여하겠습니다.
Q4 지원한 직무 관련 본인이 갖고 있는 전문지식/경험(심화전공, 프로젝트, 논문, 공모전 등)을 작성하고, 이를 바탕으로 본인이 지원 직무에 적합한 사유를 구체적으로 서술해주시기 바랍니다
이후 품질공학 강의에서 반도체 데이터 특징과 데이터 판별법을 공부하며 안정된 수율 확보가 곧 반도체의 경쟁력임을 알았습니다.
특히 양산 초기 데이터를 통해 불량 원인을 분석하여 수율을 안정화하는 일이 매력적이었습니다.
이로부터 현업에 대한 이해를 바탕으로 초기 공정에서 불량 원인을 찾는 모델을 제작함으로써 수율을 확보하고 싶다는 목표가 생겼습니다.
상기 경험을 바탕으로 입사 후 삼성전자의 일원으로 데이터를 통해 양산 초기 수율을 확보함으로써 '세계 최고 메모리 반도체'를 함께 만들겠습니다.
이를 극복하기 위하여 교환학생에 지원해 다양한 국적의 학생들과 영어로 소통하며 실력을 키우겠다는 목표가 생겼습니다.
팀원들이 교환학생들로 구성되어 다양한 국가 출신의 경영학, 무역학 등 다양한 전공이었기 때문에 프로젝트 진행 중 회의 진행방 식에 대해 의견 충돌이 있었습니다.
이를 통해 다양한 사람들이 하나가 되어 노력한다면 어려운 환경에서도 좋은 결과를 낼 수 있다는 것을 배웠습니다.
2020년 말부터 환경, 사회, 지배구조를 지칭하는 ESG에 대한 대중들의 관심이 높아졌습니다.
적절한 평가를 수행하려면 공정과 데이터에 대한 이해를 바탕으로 이슈에 빠르게 대응하고 문제를 해결해야 합니다.
동시에 3년간 동아리에서 R과 파이썬으로 다양한 예측 모델 수립 프로젝트를 수행하며 데이터 분석 시 나타나는 문제를 이해하고 분석기법을 학습했습니다.
이를 해결하기 위해 문제 원인을 분석한 결과, 학습 데이터에 타겟값과 상관관계가 낮은 파라미터가 포함된 것이 원인이었습니다.
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